اشتباهات هوش مصنوعی ( موارد رایج + راه حل )

هوش مصنوعی ابزاری است که به اتوماسیون و انجام خودکار یک سری از وظایف کمک فراوانی می کند. بسیاری از کسب و کارها از هوش مصنوعی برای پیشبرد اهداف خود استفاده می کنند اما نکته ای که باید به آن توجه داشت این است که هوش مصنوعی همچنان دچار اشتباهات فراوانی می شود. اشتباهات هوش مصنوعی شاید کم باشد اما می تواند نتایج فاجعه باری را رقم بزند و باعث نارضایتی مشتریان شما شوند.

فرقی نمی کند که از هوش مصنوعی برای اهداف شخصی استفاده می کنید یا برای ارائه خدمت به مشتریان خود. در هر صورت نیاز است که با اشتباهات هوش مصنوعی آشنا باشید. از همین روی ما در این مقاله از همیار آکادمی تصمیم گرفتیم تا کمی در مورد این اشتباهات و راه حل آن ها صحبت کنیم.

ارائه اطلاعات ساختگی با لحن قاطع: از جمله مهم ترین اشتباهات هوش مصنوعی

گاهی اوقات هوش مصنوعی اطلاعاتی تولید می کند که در ظاهر درست به نظر می رسند، اما در واقع کاملا ساختگی هستند. قسمت بد ماجرا اینجاست که لحن و شیوه نگارش هوش مصنوعی به شکلی است که کاملا قاطع به نظر میرسد. به این پدیده «توهم هوش مصنوعی» گفته می شود. چنین خطاهایی می توانند باعث بی اعتمادی کاربران و نگرانی نسبت به عملکرد این فناوری شوند.

• راه حل: ترکیب مدل های AI با پایگاه های دانش معتبر و شفاف سازی عملکرد سیستم برای کاربران و استفاده از ابزارهای اعتبارسنجی خروجی، ریسک تولید اطلاعات ساختگی را کم می کند. همچنین اگر از هوش مصنوعی برای مصارف شخصی استفاده می کنید حتما منابع معتبر را چک کنید.

نداشتن هوش هیجانی مطلوب

هوش مصنوعی یک راه حل جادویی برای همه چیز نیست. این فناوری فعلا محدودیت های زیادی دارد و استفاده نادرست از آن میتواند مشکلات زیادی ایجاد کند و اشتباهات هوش مصنوعی را افزایش دهد.

برای مثال در بخش خدمات مشتری مدل های زبانی بزرگ (LLM) می توانند الگوهای گفتاری انسان را تقلید کنند، اما چیزی به نام هوش هیجانی ندارند. همین موضوع باعث می شود به جای حل مشکل مشتری، گاهی موجب نارضایتی بیشتر او شوند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی گاهی در محاسبات دچار خطا میشود یا در فرآیند آموزش، الگوهای نادرست یاد میگیرد.

• راه حل: ترکیب هوش مصنوعی با نظارت انسانی و طراحی سناریوهای تعامل هوشمند می تواند پاسخ ها را انسانی تر و کاربرپسندتر کند.

بروز خطاهای نویزی: اشتباهی که باعث خطاهای مضحک میشود

یکی دیگر از اشتباهات هوش مصنوعی این است که گاهی اوقات اطلاعاتی تولید می کند که با متن اصلی هم خوانی ندارد؛ به این نوع اشتباه «نویز» گفته می شود. البته این نویزها به معنای ساختن اطلاعات جعلی نیستند بلکه جزئیاتی هستند که از متن منبع خارج شده یا در جای نادرستی به کار رفته اند. مثلا ممکن است سیستم، سوابق پزشکی خانواده بیمار را به اشتباه به عنوان سوابق شخصی خود او نمایش دهد.

• راه حل: برای کاهش نویز، داده ها باید با دقت انتخاب و پیش پردازش شوند و مدل ها با منابع معتبر و دقیق آموزش داده شوند تا جزئیات به درستی در متن خروجی منعکس شوند.

نادیده گرفتن یا حذف اطلاعات مهم: اشتباه هوش مصنوعی و به خطر افتادن جان و مال کاربران

یکی از جدی ترین اشتباهات هوش مصنوعی خطای حذف یا نادیده گیری اطلاعات کلیدی است. این اشتباه زمانی پیش می آید که بخش های مهمی از داده ها در خروجی نهایی گم می شوند و در نتیجه، تصویر ناقصی از واقعیت ارائه می شود. برای مثال ممکن است یک ابزار هوش مصنوعی در میان حجم زیادی از سوابق پزشکی بیمار، یک تشخیص حیاتی مانند نارسایی قلبی را تشخیص ندهد. چنین خطایی می تواند باعث ضرر و زیان های فراوانی در بیمه، ارزیابی خسارت یا حتی امور حقوقی منجر شود.

• راه حل: اطمینان از کامل بودن داده های ورودی، استفاده از الگوریتم های بررسی پوشش داده و افزودن مرحله بازبینی انسانی می تواند احتمال از دست رفتن اطلاعات حیاتی را کاهش دهد.

سوگیری در خروجی های هوش مصنوعی

گاهی مدل های هوش مصنوعی به طور ناخواسته بازتاب دهنده  سوگیری های موجود در داده هایی هستند که با آن ها آموزش دیده اند. این موضوع باعث بروز نتایجی میشوند که اصلا با واقعیت جور در نمی آیند. برای مثال، اگر سیستمی عمدتا با داده های مربوط به یک گروه خاص از جمعیت آموزش دیده باشد در ارزیابی ریسک برای سایر گروه ها دچار خطا شود و در نتیجه تصمیم های اشتباهی می گیرد و این اشتباهات هوش مصنوعی میتواند نتایج فاجعه باری داشته باشد.

• راه حل: برای کاهش سوگیری، داده های آموزشی باید متنوع و نماینده جمعیت های مختلف باشند و نتایج مدل به صورت منظم مورد بررسی و تصحیح قرار گیرند.

قطع ارتباط در یکپارچگی سیستم ها: یکی از ایرادات و اشتباهات هوش مصنوعی

همانطور که می دانید مدل های زبانی هوش مصنوعی (LLM) به صورت پیش فرض اطلاعاتی در مورد کسب وکار یا صنعت شما ندارند. برای افزودن این داده ها از سیستم های RAG و چندین API پیچیده استفاده می شود که هوش مصنوعی شما را به منابع اطلاعاتی مختلف متصل می کنند.

اما اگر یکی از این APIها از کار بیفتد یا خطا داشته باشد، عملکرد چت بات با مشکل مواجه میشود. در چنین شرایطی اگر ارتباط میان سیستم های هوش مصنوعی و منابع داده یا پلتفرم های شما به درستی برقرار نباشد، اطلاعات ناقص یا اشتباهی دریافت می کنید.

• راه حل: برقراری مانیتورینگ دائمی API ها، تست اتصال منظم و طراحی مسیرهای جایگزین (Fallback) برای مواقع خرابی، به حفظ یکپارچگی سیستم کمک می کند.

بروز اشتباهات هوش مصنوعی به دلیل داده های آموزشی کم

اگر شما صاحب یک کسب و کار هستید و میخواهید از آن برای پیشبرد اهداف تان استفاده نمایید لازم است بدانید که پریدن عجولانه به دل موج هوش مصنوعی، در بلندمدت نتیجه ای جز هدررفتن منابع نخواهد داشت.  برای مثال اگر هوش مصنوعی را در سیستمی راه اندازی کنید که حجم پیام هایش انگشت شمار است بازگشت سرمایه چشمگیری نخواهید داشت چرا که هوش مصنوعی برای یادگیری نیاز به داده های زیادی دارد.

• راه حل: پیش از پیاده سازی، اهداف کسب وکار باید مشخص شوند و استفاده از هوش مصنوعی به صورت مرحله ای و با سنجش بازده و نظارت انسانی انجام شود تا ریسک هدررفت منابع کاهش یابد.

چند اشتباه مضحک هوش مصنوعی

در اینجا به ۱۳ نمونه مهم از اشتباهات هوش مصنوعی و شکست های آن می پردازیم که درس های ارزشمندی درباره اهمیت طراحی قوی، تست و نظارت دقیق روی محصولات مبتنی بر AI ارائه می کنند:

• اختراع سیاست غیرواقعی: چت بات ایرکانادا اطلاعات اشتباه درباره بازپرداخت بلیت به کاربر ارائه داد و شرکت موظف شد تفاوت نرخ را جبران کند، چون هر اطلاعاتی که توسط چت بات منتشر می شود مسئولیت شرکت است.
• صحبت کردن به زبان برنامه نویسی به جای زبان کاربران: چت بات پشتیبانی مشتری Klarna گاهی به جای پاسخ به کاربر کد پایتون برای‌ شان تولید میکرد و کاربران را سردرگم میکرد.
• ایجاد پیشنهاد قانونی الزام آور: چت بات خدمات مشتری شورولت با یک دستور خاص، موافقت کرد یک خودرو را به قیمت یک دلار بفروشد و این پیشنهاد قانونی تلقی شد؛ در واقع نبود محدودیت مناسب باعث شد کاربران بتوانند پاسخ های خارج از محدوده مورد انتظار دریافت کنند.
• فحاشی به مشتریان: چت بات DPD پس از اینکه به درخواست یک مشتری شروع به فحاشی کرد، به شکل موقت غیرفعال شد. این رخداد نشان داد چت بات ها در برابر سوءاستفاده از دستورات آسیب پذیر هستند.
• تهدید کاربران: چت بات Bing مایکروسافت در برخی مکالمات طولانی، رفتار تهدیدآمیز داشت و ادعا کرد جاسوسی کرده است؛ این اتفاق نشان داد که طولانی شدن چت می تواند باعث سردرگمی مدل شود.
• انجام معاملات مالی غیرقانونی: در یک شبیه سازی، چت بات Apollo Research با وجود دریافت اطلاعات محرمانه، معاملات سهام انجام داد و درباره یک سری موضوعات دروغ گفت.
• توصیه به شکستن قانون: چت بات شهر نیویورک به کسب وکارها توصیه کرد اقداماتی انجام دهند که خلاف قانون بود، مانند سرو کردن غذایی با پنیر آلوده!
• پیشنهاد دستور غذایی خطرناک: چت بات یک سوپرمارکت نیوزیلند برای ترکیب مواد غذایی، گاهی دستورهای خطرناکی ارائه می کرد مثل نوشیدنی حاوی کلر یا ساندویچ سمی که نشان دهنده اهمیت فیلترهای ایمنی است.
• تجویز غیرمنطقی و عجیب: چت بات گوگل به کاربران توصیه کرد روزانه سنگ بخورند یا چسب غیرسمی به غذا اضافه کنند؛ این خطاها ناشی از تفسیر اشتباه شوخی ها یا محتوای طنز بودند.

به نظر شما کدامیک از اشتباهات هوش مصنوعی خطرناک تر است؟

با این که این روزها فناوری های مرتبط با هوش مصنوعی پیشرفته تر و هوشمندتر از هر زمان دیگری شده اند اما هنوز هم اشتباهات خاص خودشان را دارند. ما در این مقاله از همیار آکادمی سعی کردیم تا تعدادی از اشتباهات هوش مصنوعی را با یکدیگر بررسی کنیم. به نظر شما کدامیک از این اشتباهات مخرب تر است؟ دیدگاه خود را در بخش نظرات با ما در میان بگذارید.